import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#Matplotlib是RGB


# Canny边缘检测
# 1) 使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。

# 2) 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。

# 3) 应用非极大值（Non-Maximum Suppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。

# 4) 应用双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实的和潜在的边缘。

# 5) 通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。

img=cv2.imread("lena.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

v1=cv2.Canny(img,80,150)
v2=cv2.Canny(img,50,100)

res = np.hstack((v1,v2))
cv2.imshow("res", res)
cv2.waitKey(0)    
cv2.destroyAllWindows()

img=cv2.imread("car.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

v1=cv2.Canny(img,120,250)
v2=cv2.Canny(img,50,100)

res = np.hstack((v1,v2))
cv2.imshow("res", res)
cv2.waitKey(0)    
cv2.destroyAllWindows()